| 融合数据支持与具身循证技术的街道步行安全感知研究——以上海市生活性街道为例 |
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| 引用本文： | 李琳,叶宇,陈泳.融合数据支持与具身循证技术的街道步行安全感知研究——以上海市生活性街道为例[J].住宅科技,2024(4):47-56. |
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| 作者姓名： | 李琳 叶宇 陈泳 |
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| 作者单位： | 1. 同济大学建筑与城市规划学院;2. 同济大学生态化城市设计国际合作联合实验室;3. 同济大学建筑与城市规划学院、高密度人居环境生态与节能教育部重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目“认知友好社区环境的步行主动干预要素及影响机理研究”（编号：52178023）;国家自然科学基金课题——国际（地区）合作与交流项目“升级公共交通导向发展模式（TOD2）：应对气候中和的公共空间与交通枢纽设计方法与技术”（编号：72361137008）;国家自然科学基金项目“基于多源数据和深度学习的公共空间品质评价模型与设计支持研究”（编号：52078343）； |
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| 摘 要： | 行人交通安全是构建宜步行社区街道环境的基本要求，提高步行者在街道环境中行走的感知安全已经成为提升城市公共空间品质的关键措施。研究选取上海市29个典型街道采样点，综合运用街景数据、机器学习算法等新近涌现的分析技术，对步行者的交通安全感知展开定量化测度研究。结果表明：人行道宽度、道路机动化特征、近人尺度的界面要素和景观要素等对步行者的交通安全感知具有显著影响。研究结论可用于分析步行安全影响机制、构建步行安全评价体系和提供导控建议，为优化社区街道步行环境提供科学依据。
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| 关 键 词： | 步行者安全感知 街道公共空间 虚拟现实 街景图像 机器学习算法 |
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